Exploiting multiple levels of parallelism and online refinement of unstructured meshes in atmospheric model application

• Autor(a) principal: Schepke, Claudio
• Data de Publicação: 2012
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: eng
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/65632
• topic: Cluster; Processamento paralelo; Processamento : Alto desempenho; Multi-level parallelism; Online refinement of unstructuredmeshes; Ocean- Land-atmosphere model; Parallel tasks; High performance computing

Previsões meteorológicas para longos períodos de tempo estão se tornando cada vez mais importantes. A preocupação mundial com as consequências da mudança do clima tem estimulado pesquisas para determinar o seu comportamento nas próximas décadas. Ao mesmo tempo, os passos necessários para definir uma melhor modelagem e simulação do clima e/ou tempo estão longe da precisão desejada. Aumentar o refinamento da superfície terrestre e, consequentemente, aumentar o número de pontos discretos (utilizados para a representação da atmosfera) na modelagem climática e precisão das soluções computadas é uma meta que está em conflito com o desempenho das aplicações numéricas. Aplicações que envolvem a interação de longos períodos de tempo e incluem um grande número de operações possuem um tempo de execução inviável para as arquiteturas de computadores tradicionais. Para superar esta situação, um modelo climatológico pode adotar diferentes níveis de refinamento da superfície terrestre, utilizando mais pontos discretos somente em regiões onde uma maior precisão é requerida. Este é o caso de Ocean-Land-AtmosphereModel, que permite o refinamento estático de uma determinada região no início da execução do código. No entanto, um refinamento dinâmico possibilitaria uma melhor compreensão das condições climáticas específicas de qualquer região da superfície terrestre que se tivesse interesse, sem a necessidade de reiniciar a execução da aplicação. Com o surgimento das arquiteturas multi-core e a adoção de GPUs para a computação de propósito geral, existem diferentes níveis de paralelismo. Hoje há paralelismo interno ao processador, entre processadores e entre computadores. Com o objetivo de extrair ao máximo a performance dos computadores atuais, é necessário utilizar todos os níveis de paralelismo disponíveis durante o desenvolvimento de aplicações concorrentes. No entanto, nenhuma interface de programação paralela explora simultaneamente bem os diferentes níveis de paralelismo existentes. Baseado neste contexto, esta tese investiga como explorar diferentes níveis de paralelismo em modelos climatológicos usando interfaces clássicas de programação paralela de forma combinada e como é possível prover refinamento de malhas em tempo de execução para estes modelos. Os resultados obtidos a partir de implementações realizadas mostraram que é possível reduzir o tempo de execução de uma simulação atmosférica utilizando diferentes níveis de paralelismo, através do uso combinado de interfaces de programação paralela. Além disso, foi possível prover maior desempenho na execução de aplicações climatológicas que utilizam refinamento de malhas em tempo de execução. Com isso, uma malha de maior resolução para a representação da atmosfera terrestre pode ser adotada e, consequentemente, as previsões numéricas serão mais precisas.